本文關(guān)鍵詞：基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的水下目標(biāo)三維特征提取與定位技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：水下無(wú)人機(jī)器人(AUV)在執(zhí)行交互任務(wù)時(shí)需要準(zhǔn)確的視覺(jué)引導(dǎo)信息,由于結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量精度基本不受光線折射和衰減效應(yīng)的影響,被廣泛應(yīng)用于水下目標(biāo)的三維重建。而水下場(chǎng)景的非結(jié)構(gòu)化、目標(biāo)與其他水下物體重疊和遮擋、測(cè)量數(shù)據(jù)單視散亂的特點(diǎn),均為水下目標(biāo)的定位帶來(lái)困難。針對(duì)水下目標(biāo)定位的諸多問(wèn)題,本文在隨機(jī)抽樣一致性原理(RANSAC)的基礎(chǔ)上,研究了一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的水下目標(biāo)三維特征提取與定位技術(shù)。本文的研究?jī)?nèi)容有以下幾個(gè)方面：1.基于水下目標(biāo)包含的規(guī)則部件模型的曲面特征及成像后的邊緣特征,將目標(biāo)模型描述成圖像線特征與點(diǎn)云面特征的組合,并以目標(biāo)的線特征與面特征作為定位的先驗(yàn)信息。2.對(duì)目標(biāo)視場(chǎng)圖像進(jìn)行分割運(yùn)算和邊緣提取運(yùn)算,將視場(chǎng)圖像分割成若干包含目標(biāo)或者不包含目標(biāo)的區(qū)域。按照先驗(yàn)信息中對(duì)目標(biāo)線特征的描述,依次對(duì)分割區(qū)進(jìn)行特征線檢測(cè),滿足條件的作為目標(biāo)區(qū)域。3.提出一種基于RANSAC算法的二維橢圓線檢測(cè)方法,依據(jù)表征橢圓完整度的評(píng)價(jià)系數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像邊緣中的橢圓線的檢測(cè)。4.根據(jù)結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)所得圖像與點(diǎn)云的映射關(guān)系,提取投影到目標(biāo)區(qū)域中的點(diǎn)云,并按照先驗(yàn)信息中對(duì)目標(biāo)面特征的描述,對(duì)該部分點(diǎn)云進(jìn)行特征面檢測(cè),初步估計(jì)目標(biāo)的尺寸和位姿參數(shù)的近似值并提取目標(biāo)點(diǎn)云。5.采用基于RANSAC算法的三維曲面檢測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云中的規(guī)則曲面如：球面、圓柱面、圓錐面、圓臺(tái)面及長(zhǎng)方體面等的識(shí)別。6.針對(duì)曲面模型參數(shù)不統(tǒng)一的問(wèn)題,采用超二次曲面作為目標(biāo)的部件化模型,將不同類型的曲面變?yōu)榫哂幸恢聟?shù)的超二次曲面模型。7.以目標(biāo)的尺寸和位姿參數(shù)的近似值為初值,基于超二次曲面的標(biāo)準(zhǔn)方程建立非線性目標(biāo)函數(shù),采用Levenberg-Marquardt(LM)算法對(duì)目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化,從而得到目標(biāo)的定位結(jié)果。本文算法無(wú)需對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景點(diǎn)云進(jìn)行分割,也無(wú)需對(duì)目標(biāo)進(jìn)行離線建模,僅需要提供目標(biāo)成像邊緣包含的線特征及本身曲面特征,即可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的自主定位。通過(guò)實(shí)際實(shí)驗(yàn)對(duì)本文算法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文算法定位精度高,能有效定位未知尺寸的人造目標(biāo),且對(duì)水下復(fù)雜環(huán)境有較強(qiáng)的適應(yīng)性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺(jué) 人造目標(biāo)定位 橢圓檢測(cè) 隨機(jī)抽樣一致性 超二次曲面
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1. 緒論10-16
• 1.1. 研究背景與研究意義10-13
• 1.2. 基于點(diǎn)云的目標(biāo)定位算法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3. 論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 2. 水下三維數(shù)據(jù)獲取方法16-22
• 2.1. 三維數(shù)據(jù)獲取方法概述16-17
• 2.2. 水下線結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)17-22
• 2.2.1. 結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)模型17-18
• 2.2.2. 水下折射補(bǔ)償18-20
• 2.2.3. 點(diǎn)云數(shù)據(jù)與圖像的映射關(guān)系20-22
• 3. 基于線特征識(shí)別的目標(biāo)粗定位22-30
• 3.1. 圖像預(yù)處理22-23
• 3.2. 基于RANSAC算法的橢圓檢測(cè)方法23-28
• 3.2.1. 隨機(jī)抽樣一致性算法(RANSAC)23-25
• 3.2.2. 邊緣點(diǎn)法矢量的計(jì)算25-26
• 3.2.3. 橢圓參數(shù)的計(jì)算方法26
• 3.2.4. 最理想橢圓的選擇方法26-27
• 3.2.5. 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證27-28
• 3.3. 目標(biāo)粗定位的依據(jù)28-30
• 4. 基于點(diǎn)云面特征的定位算法30-40
• 4.1. 三維數(shù)據(jù)點(diǎn)的法矢量30
• 4.2. 曲面參數(shù)模型30-32
• 4.3. 目標(biāo)位姿初始值的計(jì)算32-33
• 4.4. 超二次曲面33-35
• 4.4.1. 超二次曲面的數(shù)學(xué)描述33-34
• 4.4.2. 超二次曲面的變形34-35
• 4.5. Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法35-38
• 4.5.1. 非線性最小二乘問(wèn)題的描述35-36
• 4.5.2. 非線性優(yōu)化算法原理36-38
• 4.6. 目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)化38-40
• 5. 水下人造目標(biāo)定位實(shí)驗(yàn)與分析40-48
• 5.1. 多目標(biāo)定位實(shí)驗(yàn)40-43
• 5.2. 定位精度驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)43-44
• 5.3. 復(fù)雜水下環(huán)境中定位實(shí)驗(yàn)44-48
• 6. 結(jié)論與展望48-50
• 6.1. 結(jié)論48-49
• 6.2. 展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 致謝54-56
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷56
• 學(xué)術(shù)成果56

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